频繁模式增长（Frequent Pattern Growth，FP-Growth）算法，全称为Frequent Pattern Growth（频繁模式增长）算法，是一种用于数据挖掘中的频繁项集发现的有效方法。FP-Growth算法由Jian Pei，Jiawei Han和Runying Mao在2000年首次提出。它主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘等数据挖掘领域。一、基本概念 1. 频繁项集（...
FP-growth 算法是一种用于发现频繁项集的高效算法。它通过构建一棵频繁模式树(FP-tree)来压缩数据,并在树中进行频繁项集的挖掘,避免了多次扫描原始数据集。 1. 算法步骤: • 扫描数据集,统计每个项的支持度,并确定最小支持度阈值。 • 过滤掉不满足最小支持度的项,得到频繁 1 项集。 • 再次扫描数据...
FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%,用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显。它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,...
FP-Growth(Frequent Pattern Growth,频繁模式增长)算法是一种用于数据挖掘中频繁项集发现的有效方法。它是由Jian Pei,Jiawei Han和Runying Mao在2000年的论文中首次提出的。该算法主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘以及数据挖掘领域的其他相关应用。 什么是频繁项集?
在FP-growth 算法中,寻找频繁项集,只需要扫描两遍数据集,将数据存储在FP树的结构上,然后在FP树上挖掘频繁项集。 优点:速度一般要快于 Apriori。 缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能会下降。 适用数据类型:标称型数据。 例如在下述例子中,下图是一颗FP树: ...
FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树(FP-tree)来压缩存储频繁项集,并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式,将数据集中的项按顺序排列,并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中,FP-Growth算法会压缩树结构,去除冗余...
FP-Growth算法 FP-Growth算法 FP-Growth(频繁模式增长)算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree),但仍保留项集关联信息;该算法和Apriori算法最大的不同有两点:第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率。
FP-growth算法将数据存储在一种称为FP树的紧凑数据结构中。一棵FP树看上去与计算机中的其他树结构类似,但是他通过链接(link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表。 同搜索树不同的是,一个元素项可以在一棵FP树中出现多词。FP树会存储项集的出现频率,而每个项集会以路径的方式存储在树中。存在相...